La diabetes mellitus tipo 2 (DM2) es una enfermedad metabólica crónica asociada con hiperglucemia y complicaciones vasculares, incluida la retinopatía diabética (RD), que refleja alteraciones microvasculares que también pueden estar asociadas con procesos neurodegenerativos. El deterioro cognitivo se evalúa comúnmente mediante el Mini-Examen del Estado Mental (MMSE), y la imagen retiniana se ha investigado como una fuente potencial no invasiva de biomarcadores para trastornos relacionados con el cerebro. Este estudio propone un método de aprendizaje por transferencia para la clasificación del estado cognitivo utilizando fotografías del fondo de ojo de 54 pacientes con RD. Las representaciones de características se extrajeron de modelos preentrenados y posteriormente se utilizaron en un marco de clasificación para distinguir entre grupos cognitivamente normales (CN) y deterioro cognitivo leve (DCL) basándose en un umbral derivado del MMSE. Se empleó validación cruzada anidada a nivel de paciente para la evaluación del rendimiento. El marco propuesto alcanzó una precisión equilibrada de 0,6191 y un área bajo la curva ROC (AUC) de 0,6191. El coeficiente de correlación de Matthews (MCC) alcanzó 0,2530, lo que indica una asociación de débil a moderada entre las etiquetas predichas y las reales en las condiciones estudiadas. Si bien el rendimiento de la clasificación fue moderado, los resultados proporcionan evidencia preliminar de que las incrustaciones retinianas pueden contener información potencialmente relacionada con el estado cognitivo. Se requiere una validación adicional en cohortes más grandes e independientes externamente para confirmar la capacidad de generalización.